PySpark：列的绝对值。类型错误：需要浮点数答案

【问题标题】：PySpark: Absolute value of a column. TypeError: a float is requiredPySpark：列的绝对值。类型错误：需要浮点数
【发布时间】：2017-05-18 12:27:58
【问题描述】：

我有一个数据框df 创建如下，

schema = StructType([StructField('Id', StringType(), False),
                     StructField('Value', FloatType(), False)])  
df = spark.createDataFrame([('a',5.0),('b',1.0),('c',-0.3)],schema)

看起来像

+---+-----+
| Id|Value|
+---+-----+
|  a|  5.0|
|  b|  1.0|
|  c| -0.3|
+---+-----+

现在我想取Value 的绝对值，它应该返回

+---+-----+
| Id|Value|
+---+-----+
|  a|  5.0|
|  b|  1.0|
|  c|  0.3|
+---+-----+

我试过了

df = df.withColumn('Value',math.fabs(df.Value))

但它抱怨TypeError: a float is required. 但是值列是用FloatType() 指定的。

关于如何正确执行此操作的任何线索？谢谢！

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

可以使用原生的Spark函数abs()：

from  pyspark.sql.functions import abs

df1 = df.withColumn('Value',abs(df.Value))
df1.show()
+---+-----+
| Id|Value|
+---+-----+
|  a|  5.0|
|  b|  1.0|
|  c|  0.3|
+---+-----+

【讨论】：

太棒了。我以前试过这个，但没有导入 abs，得到一个 TypeError: 'Column' object is not callable，这对我来说有点误导。谢谢！
我认为有更好的方法来导入abs，而不影响python原生abs。更好的方法：... import abs as abs_ 或 from pyspark.sql import functions as F 然后F.abs()。